package com.yqya.sorting.advance.merge.algo;

import java.util.Arrays;

/**
 * 归并排序
 *
 * @author Kevin
 * @date 2018-06-19
 */
public class MergeSort {

    private MergeSort() {
    }

    /**
     * 将arr[left...mid]和arr[mid+1...r]两部分进行归并
     */
    private static void merge(Comparable[] arr, int left, int mid, int right) {
        Comparable[] aux = Arrays.copyOfRange(arr, left, right + 1);

        // 初始化，i指向左半部分的起始索引位置left；j指向右半部分起始索引位置mid+1
        int i = left, j = mid + 1;
        for (int k = left; k <= right; k++) {
            if (i > mid) {
                // 如果左半部分元素已经全部处理完毕
                arr[k] = aux[j - left];
                j++;
            } else if (j > right) {
                // 如果右半部分元素已经全部处理完毕
                arr[k] = aux[i - left];
                i++;
            } else if (aux[i - left].compareTo(aux[j - left]) < 0) {
                // 左半部分所指元素 < 右半部分所指元素
                arr[k] = aux[j - left];
                j++;
            } else {
                // 左半部分所指元素 >= 右半部分所指元素
                arr[k] = aux[j - left];
                j++;
            }
        }
    }

    /**
     * 递归使用归并排序,对arr[left...right]的范围进行排序
     */
    private static void sort(Comparable[] arr, int left, int right) {
        if (left >= right) {
            return;
        }

        int mid = (left + right) / 2;
        sort(arr, left, mid);
        sort(arr, mid + 1, right);
        merge(arr, left, mid, right);
    }

    public static void testSort(Comparable[] arr) {
        int n = arr.length;
        sort(arr, 0, n - 1);
    }

    public static void main(String[] args) {
        // O(nlogn)复杂度的算法，可以在1秒之内轻松处理100万数量级的数据
        // 注意：不要轻易尝试使用SelectionSort, InsertionSort或者BubbleSort处理100万级的数据，
        // 否则将见识O(n^2)的算法和O(nlogn)算法的本质差异
        int n = 1000000;
        Integer[] arr = SortTestHelper.generateRandomArray(n, 0, 100000);
        SortTestHelper.testSort("com.yqya.sorting.advance.merge.algo.MergeSort", arr);

        return;
    }

}
